面向数据发布和分析的差分隐私保护

随着数据分析和发布等应用需求的出现和发展,如何保护隐私数据和防止敏感信息泄露成为当前面临的重大挑战.基于k-匿名或者划分的隐私保护方法,只适应特定背景知识下的攻击而存在严重的局限性.差分隐私作为一种新出现的隐私保护框架,能够防止攻击者拥有任意背景知识下的攻击并提供有力的保护.文中对差分隐私保护领域已有的研究成果进行了总结,对该技术的基本原理和特征进行了阐述,重点介绍了当前该领域的研究热点:差分隐私下基于直方图的发布技术、基于划分的发布技术以及回归分析技术.在对已有技术深入对比分析的基础上,指出了差分隐私保护技术的未来发展方向.     

位置大数据隐私保护研究综述

大数据时代移动通信和传感设备等位置感知技术的发展形成了位置大数据,为人们的生活、商业运作方法以及科学研究带来了巨大收益.由于位置大数据用途多样,内容交叉冗余,经典的基于“知情与同意”以及匿名的隐私保护方法不能全面地保护用户隐私.位置大数据的隐私保护技术度量用户的位置隐私,在信息论意义上保护用户的敏感信息.介绍了位置大数据的概念以及位置大数据的隐私威胁,总结了针对位置大数据隐私的统一的基于度量的攻击模型,对目前位置大数据隐私保护领域已有的研究成果进行了归纳.根据位置隐私的保护程度,可以把现有方法总结为基于启发式隐私度量、概率推测和隐私信息检索的位置大数据隐私保护技术.对各类位置隐私保护技术的基本原理、特点进行了阐述,并重点介绍了当前该领域的前沿问题：基于隐私信息检索的位置隐私保护技术.在对已有技术深入分析对比的基础上,指出了未来在位置大数据与非位置大数据相结合、用户背景知识不确定等情况下保护用户位置隐私的发展方向.     

持续监控下差分隐私保护

近年来，随着信息技术的发展及物联网技术的兴起，出现了越来越多的持续监控应用场景，如智能交通实时监控、疾病实时监控、智能基础设施应用等.在这些场景中，如何对参与者持续分享的数据进行隐私保护面临重大挑战.差分隐私是一种严格和可证明的隐私定义，早期差分隐私研究大都基于一个大规模、静态的数据集做一次性的计算和发布.而持续监控下差分隐私保护需对动态数据做持续计算和发布.目前，持续监控下差分隐私保护是差分隐私领域新的研究热点之一.本文对持续监控下差分隐私保护的已有研究成果进行总结.首先对该场景下差分隐私保护模型进行阐述；然后重点介绍了持续监控下满足event级、user级和w-event级隐私保护的实现方案.在对已有研究成果深入对比分析的基础上，指出了持续监控下差分隐私保护的未来研究方向.     

基于数据处理的数据挖掘隐私保护技术分析

随着数据挖掘技术的发展与应用,如何在得到准确的挖掘结果的同时保护隐私信息不被泄露,已经成为必须解决的问题.基于数据处理的数据挖掘隐私保护是一种有效的途径,通过采用不同的数据处理技术,出现了基于数据匿名、数据变换、数据加密、数据清洗、数据阻塞等技术的隐私保护算法.文中对基于数据处理的数据挖掘隐私保护技术进行了总结,对各类算法的基本原理、特点进行了探讨.在对已有技术和算法深入对比分析的基础上,给出了数据挖掘隐私保护算法的评价标准.     

面向聚类的数据隐藏发布研究

数据隐藏发布在保护数据隐私和维持数据可用性间寻求一种折中,近年来得到了研究者的持续关注.数据隐藏发布的起因和目标都源于数据的使用价值,聚类作为实现数据深层使用价值的一个重要步骤,在数据挖掘领域得到了广泛的研究.聚类对数据个体特征的依赖与隐藏操作弱化个体特征的主导思想间的矛盾,使得面向聚类的数据隐藏发布成为一个难点.对面向聚类的隐私保护数据发布领域已有研究成果进行了总结,从保存聚类特征粒度的角度,分析保存聚类特征粒度与聚类可用性、隐私保护安全性间的关系;从维持数据聚类可用性效果角度对匿名、随机化、数据交换、人工合成数据替换等主要隐藏方法的原理、特点进行了分析.在对已有技术方法深入对比分析的基础上,指出了面向聚类的数据隐藏发布领域待解决的一些难点问题和未来发展方向.     

安全多方计算及其在机器学习中的应用

随着人工智能、大数据等技术的发展,数据采集、数据分析等应用日渐普及,隐私泄露问题越来越严重.数据保护技术的缺乏限制了企业之间数据的互通,导致形成"数据孤岛".安全多方计算(securemultiparty computation,MPC)技术能够在不泄露明文的情况下实现多方参与的数据协同计算,实现安全的数据流通,达到数据"可用不可见".隐私保护机器学习是当前MPC技术最典型也是最受关注的应用与研究领域,MPC技术的应用可以保证在不泄露用户数据隐私和服务商模型参数隐私的情况下进行训练和推理.针对MPC及其在隐私保护机器学习领域的应用进行全面的分析与总结,首先介绍了MPC的安全模型和安全目标;梳理MPC基础技术的发展脉络,包括混淆电路、不经意传输、秘密分享和同态加密;并对MPC基础技术的优缺点进行分析,提出不同技术方案的适用场景;进一步对基于MPC技术实现的隐私保护机器学习方案进行了介绍与分析;最后进行总结和展望.     

差分隐私保护及其应用

数据发布与数据挖掘中的隐私保护问题是目前信息安全领域的一个研究热点.作为一种严格的和可证明的隐私定义,差分隐私近年来受到了极大关注并被广泛研究.文中分析了差分隐私保护模型相对于传统安全模型的优势,对差分隐私基础理论及其在数据发布与数据挖掘中的应用研究进行综述.在数据发布方面,介绍了各种交互式和非交互式的差分隐私保护发布方法,并着重从精确度和样本复杂度的角度对这些方法进行了比较.在数据挖掘方面,阐述了差分隐私保护数据挖掘算法在接口模式和完全访问模式下的实现方式,并对这些算法的执行性能进行了分析.最后,介绍了差分隐私保护在其它领域的应用,并展望未来的研究方向.     

数据发布中的隐私保护研究综述*

如何在发布涉及个人隐私的数据时保证敏感信息不泄露,同时又能最大程度地提高发布数据的效用,是隐私保护中面临的重大挑战。近年来国内外学者对数据发布中的隐私保护（privacy-preserving data publishing,PPDP）进行了大量研究,适时地对研究成果进行总结,能够明确研究方向。对数据发布领域的隐私保护成果进行了总结,介绍了常用的隐私保护模型和技术、隐私度量标准和算法,重点阐述了PPDP在不同场景中的应用,指出了PPDP可能的研究课题和应用前景。     

基于隐私保护关联规则的改进算法

随着数据挖掘和数据发布等数据库应用的出现与发展,如何保护隐私数据和防止敏感信息泄露成为当前面临的重大挑战.隐私保护技术需要在保护数据隐私的同时不影响数据应用.为了高效地做到隐私保护,本文提出一种有效的隐私保护关联规则挖掘方法：利用PPARM和IMBA算法这两种改进后的隐私保护基本策略相结合,通过对敏感项做较少的操作,更大程度地隐藏敏感规则的同时也对非敏感规则的影响也最小.实验结果表明：该算法具有很好效果,更好地做到了隐私保护的目的.     

隐私保护技术研究综述

随着数据发布和数据挖掘的广泛应用及快速发展,如何保护隐私数据以防止敏感信息泄露,已经成为当前的研究热点。文中分别从这两个层面对隐私保护技术进行分析总结,并对已有算法进行深入对比分析,最后指出该领域中可深入研究的两个方向。     

数据库服务——安全与隐私保护

主要从数据的机密性、数据的完整性、数据的完备性、查询隐私保护以及访问控制策略这5个关键技术,综述国际上在数据库服务--安全与隐私保护方面的研究进展.数据的机密性主要从基于加密和基于数据分布展开分析;数据的完整性和完备性主要从基于签名、基于挑战-响应和基于概率的方法展开分析;查询隐私保护和访问控制策略主要从目前存在的问题展开分析.最后展望了数据库服务--安全与隐私保护领域未来的研究方向、存在的问题及面临的挑战.     

数据库服务——安全与隐私保护

主要从数据的机密性、数据的完整性、数据的完备性、查询隐私保护以及访问控制策略这5 个关键技 术,综述国际上在数据库服务——安全与隐私保护方面的研究进展.数据的机密性主要从基于加密和基于数据分布 展开分析;数据的完整性和完备性主要从基于签名、基于挑战-响应和基于概率的方法展开分析;查询隐私保护和访 问控制策略主要从目前存在的问题展开分析.最后展望了数据库服务——安全与隐私保护领域未来的研究方向、存 在的问题及面临的挑战.     

Privacy preserving publication of relational and transaction data: Survey on the anonymization of patient data

Past two decades have seen a growing interest in methods for providing privacy preserving data publishing. Several models, algorithms and system designs have been proposed in the literature to protect identities in the published data. A number of these have been implemented and are successfully in use by diverse applications such as medical, supermarkets and e-commerce. This work presents a comprehensive survey of the previous research done to develop techniques for ensuring privacy while publishing data. We have identified and described in detail the concepts, models and algorithms related to this problem. The emphasis of the present work, in particular, is upon preserving privacy of patient data that includes demographics data, diagnosis codes and the data containing both demographics and diagnosis codes. Finally, we have summarized some of the major open problems in privacy preserving data publishing and discussed the possible directions for future work in this domain.     

基于Purpose的隐私数据访问控制模型

随着各行业对隐私数据访问指导规范的颁布,如HIPAA、OECD,隐私数据的访问控制逐渐成为隐私数据管理领域的一个研究热点。关系数据库中基于角色和视图的访问控制机制实现了对用户访问权限的控制,但是不能解决面向隐私的访问控制问题。隐私数据描述的关键元素是具有层次结构的data purpose,而已有的基于data purpose的访问控制模型具有隐私策略冗余和没有考虑返回结果最大化的缺点。提出了一种新的基于purpose的隐私数据访问控制机制(R-PAACEE),通过对data purpose的概念分层,用二元组数据结构描述data purpose的层次数据模式,减少了隐私策略冗余,进而提出分离隐私与非隐私属性的查询重写算法,实现了查询返回结果的最大化。实验结果表明,针对隐私数据的查询访问,已加载R-PAACEE的数据库管理系统能够获得较好的查询效率。     

时空数据发布中的隐式隐私保护

随着大数据时代的到来,大量的用户位置信息被隐式地收集.虽然这些隐式收集到的时空数据在疾病传播、路线推荐等科学、社会领域中发挥了重要的作用,但它们与用户主动发布的时空数据相互参照引起了大数据时代时空数据发布中新的个人隐私泄露问题.现有的位置隐私保护机制由于没有考虑隐式收集的时空数据与用户主动发布的位置数据可以相互参照的事实,不能有效保护用户的隐私.首次定义并研究了隐式收集的时空数据中的隐私保护问题,提出了基于发现-消除的隐私保护框架.特别地,提出了基于前缀过滤的嵌套循环算法用于发现隐式收集的时空数据中可能泄露用户隐私的记录,并提出基于频繁移动对象的假数据添加方法消除这些记录.此外,还分别提出了更高效的反先验算法和基于图的假数据添加算法.最后,在若干真实数据集上对提出的算法进行了充分实验,证实了这些算法有较高的保护效果和性能.     

基于距离的不确定离群点检测

在诸如网络入侵、无线传感器网络异常事件等检测应用中,离群点检测是一项具有很高应用价值的技术.这项技术在确定性数据中已经得到了深入的研究,但在新兴的不确定数据领域却是一项新的研究课题.在无线传感器网络、数据集成和数据挖掘等技术中使用不确定数据模型更能真实反映现实世界,进一步提高这些技术的实际可行性.针对不确定数据,提出新的离群点定义.提出基于距离的不确定数据离群点检测的高效过滤方法,包括基础过滤方法b-RFA和改进方法o-RFA,最后提出高效概率计算方法DPA.b-RFA方法利用非离群点的过滤性质,减少检测次数.o-RFA方法通过挖掘数据分布信息对b-RFA方法作出改进,进一步提高过滤效率.DPA方法找到概率求解中的递推规律,极大提高了单点检测效率.实验结果显示:提出的方法可以有效地减少候选集,降低搜索空间,改善在不确定数据上的查询性能.     

强制数据隐私和用户隐私的外包数据库服务研究*

外包数据库中的数据隐私和用户隐私保护是现代外包数据库服务面临的新挑战,针对目前外包数据库服务中单方面考虑数据隐私保护或用户隐私保护技术难以同时满足外包数据库安全需求的不足,提出一种可同时强制数据隐私和用户隐私保护的外包数据库服务模型,采用属性分解和部分属性加密技术,基于结合准标志集自动检测技术的近似算法实现外包数据的最小加密属性分解,同时把密码学应用于辅助随机服务器协议,以实现数据库访问时的用户隐私保护。理论分析和实验结果表明,该模型可以提供有效的数据隐私保护和查询处理,以及较好的用户隐私保护计算复杂度。     

本地差分隐私保护及其应用

隐私保护问题已成为信息安全领域研究的重点方向。差分隐私从2006年提出至今一直受到理论界的推崇,而近年来在产业界众包模式下的本地差分隐私受到了极大关注。分析了本地差分隐私模型相对于经典差分隐私模型的演进与应用场景,从理论研究和工程实践角度,对本地差分隐私基础理论及其在数据收集与数据分析中的应用研究进行综述。在数据收集方面,介绍了本地差分隐私的主要研究和应用成果,并着重从差分隐私的角度对这些方法进行了分析比较。在数据分析方面,阐述了本地差分隐私在编码、解码以及在统计学角度的实现和分析方式,并从理论上对这些算法进行推导分析。最后,在对已有技术深入对比分析的基础上,总结出了本地差分隐私技术面临的挑战和研究方向。     

Privacy preserving clustering on horizontally partitioned data

Data mining has been a popular research area for more than a decade due to its vast spectrum of applications. However, the popularity and wide availability of data mining tools also raised concerns about the privacy of individuals. The aim of privacy preserving data mining researchers is to develop data mining techniques that could be applied on databases without violating the privacy of individuals. Privacy preserving techniques for various data mining models have been proposed, initially for classification on centralized data then for association rules in distributed environments. In this work, we propose methods for constructing the dissimilarity matrix of objects from different sites in a privacy preserving manner which can be used for privacy preserving clustering as well as database joins, record linkage and other operations that require pair-wise comparison of individual private data objects horizontally distributed to multiple sites. We show communication and computation complexity of our protocol by conducting experiments over synthetically generated and real datasets. Each experiment is also performed for a baseline protocol, which has no privacy concern to show that the overhead comes with security and privacy by comparing the baseline protocol and our protocol.     

Privacy-Preserving Data Sharing in Cloud Computing

Storing and sharing databases in the cloud of computers raise serious concern of individual privacy. We consider two kinds of privacy risk: presence leakage, by which the attackers can explicitly identify individuals in (or not in) the database, and association leakage, by which the attackers can unambiguously associate individuals with sensitive information. However, the existing privacy-preserving data sharing techniques either fail to protect the presence privacy or incur considerable amounts of informat...